Um modelo de dados descreve como os dados são estruturados e relacionados. Define entidades, atributos e relacionamentos. Um cliente tem um endereço. Um pedido tem artigos. Um produto pertence a uma categoria. O modelo é um projeto. Indica aos programadores como construir a base de dados e aos analistas como consultá-la. Um bom modelo reflete o negócio. Um mau modelo cria confusão que persiste durante anos.

Os modelos estão divididos em níveis. O modelo conceptual descreve as entidades empresariais e as suas relações a um nível elevado. O modelo lógico acrescenta detalhes: atributos, chaves e normalização. O modelo físico especifica tabelas, colunas, índices e armazenamento. Cada nível serve um público diferente. Os stakeholders empresariais compreendem o modelo conceptual. Os programadores trabalham com o modelo físico. O processo de modelação força a clareza. O que é exatamente um cliente? Um potencial cliente é um cliente? O que acontece quando um pedido é cancelado? Estas questões são respondidas durante a modelação, e não durante uma crise. Modelos mal concebidos causam problemas difíceis de corrigir. Tabelas desnormalizadas levam a anomalias de atualização. Chaves em falta levam a duplicatas. Nomenclatura inconsistente leva à confusão. Alterar um modelo após o carregamento dos dados é dispendioso. Acertar desde o início é mais barato, embora nunca seja fácil.

Níveis do modelo

• Conceptual — entidades e relações comerciais
• Lógico — atributos, chaves e normalização
• Físico — tabelas, colunas, índices e armazenamento
• Dimensional — esquemas em estrela e floco de neve para análises

Um modelo de dados é um contrato. Define o significado dos dados e como se ligam. Quebre esse contrato e tudo o que foi construído sobre ele se desfaz.